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MaxCompute巨量資料實踐，電商資料倉儲選擇雪花還是星型型號？

來源：互聯網
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摘要： 作者：王永偉正常化和反正常化 當屬性層次被產生實體為一系列維度，而不是單一的維度時，此圖樣被稱為雪花圖樣。大多數線上交易處理系統（OLTP）的底層資料結構在設計階段採用此種正常化技術，通過正常化處理將重複屬性移至其自身所屬的表中，移除冗餘數據。

作者：王永偉

正常化和反正常化

當屬性層次被產生實體為一系列維度，而不是單一的維度時，此圖樣被稱為雪花圖樣。大多數線上交易處理系統（OLTP）的底層資料結構在設計階段採用此種正常化技術，通過正常化處理將重複屬性移至其自身所屬的表中，移除冗餘數據。

此種方法用在OLTP系統中可以有效避免資料冗餘導致的不一致性。比如在OLTP系統中，存在商品表和類目表，且商品表中冗餘有類目表的屬性欄位，假設對某類目進行更新，則必須更新商品表和類目表，且由於商品和類目是一對多的關聯，商品表可能每次需要更新幾十萬甚至上百萬條記錄，這是不合理的。而對於線上分析處理系統（OLAP），資料是穩定的，不存在OLTP系統中存在的問題。

對於淘系商品維度，如果採用雪花圖樣進行正常化處理，將表現為如下形式：

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